한국어 맞춤법 검사기가 교정하는 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥의존 철자오류로 구분할 수 있다. 이 중 문맥의존 철자오류는 어절(word)단위로 봤을 때는 올바르지만, 문맥을 고려하였을 때 오류가 되는 유형으로, 교정 난도가 매우 높다. 문맥의존 철자오류는 글을 쓰는 사람들도 자주 저지르는 오류이므로, 이를 잘 검색하여 정확하게 교정하는 것이 맞춤법 검사기의 사용자가 갖는 신뢰도에 큰 영향을 미친다. 높은 정확도가 매우 중요하므로, 문맥의존 철자오류의 교정 방법은 대부분 규칙에 기반한다. 반대 급부로 재현율이 매우 낮다는 단점을 갖는다. 문맥의존 철자오류의 교정에서 재현율을 높이기 위한 방법은 크게 언어지식을 이용하여 규칙을 일반화하는 방법과 통계 정보에 기반을 하여 공기 어휘의 제약 조건을 확장하는 방법으로 나뉠 수 있다. 기존 연구는 언어지식을 이용하여 규칙을 일반화하는 다양한 방식을 연구했으나, 최고 성능이 평균 정확도 95.19%, 평균 재현율 37.56%을 보였다. 본 논문에서는 통계정보에 기반한 규칙의 확장 방식을 제안한다. 동적 윈도우를 갖는 조건부확률 모델을 이용한 방법이며, 최고 성능은 평균 정확도 97.23%, 평균 재현율 50.50%을 보여주었다.
데이터베이스 관리 시스템의 핵심 알고리즘인 해쉬 조인은 해싱을 위한 메모리가 부족한 경우(즉, 해쉬 테이블 오버플로우) 디스크 입출력를 유발하게 된다 하드디스크를 임시 저장공간으로 사용할 경우, 해쉬 조인의 probing 단계에서 과도한 임의 읽기로 인해 I/O 시간이 성능을 저하시키게 된다. 한편, 플래시메모리 SSD가 저장장치로 각광을 받고 있으며, 머지않아 엔터프라이즈 환경에서 하드디스크를 대체할 것으로 예상 된다 하드디스크와 달리, 기계적인 동작 장치가 없는 플래시메모리 SSD의 경우 임의 읽기에서 빠른 성능을 보이기 때문에 해쉬 조인의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우의 몇 가지 중요하고 현실적인 이슈들을 다룬다. 우선, 해쉬 조인의 I/O 패턴을 자세히 설명하고, 하드디스크에 비해 플래시메모리 SSD가 수십 배에 가까운 성능 향상을 보이는 이유를 설명한다. 다음으로, 클러스터 크기(즉, 해쉬 조인 알고리즘에서 사용하는 I/O 단위)가 성능에 미치는 영향을 제시하고 분석한다. 마지막으로, 하드디스크의 경우, DBMS의 질의 최적화기가 산출하는 비용이 실 수행시간과 편차가 클 수 있는데 반해, 플래시메모리 SSD의 경우 비용 산출을 정확히 하게 됨을 실험적으로 보인다. 결론적으로, 플래시메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우, 빠른 성능과 더불어 질의 최적화기의 비용 산출이 훨씬 더 신뢰할 수 있음을 보인다.
피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.
컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.
산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은 NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을 보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를 통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는 결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.
인공위성의 가시 영역 관측으로부터 에어로솔의 정량적인 정보를 산출하는데 있어, 지표면 반사도의 보정은 매우 중요한 역할을 한다. 이에 본 연구에서는 두 가지 방법을 이용하여 천리안위성의 기상탑재체로부터 관측된 가시채널의 반사도로부터 지표면 반사도를 산출하고, 상호 비교 하여 정확도를 검증하고자 하였다. 첫 번째 방법은 최소 반사도법으로, 동일한 화소에서 일정 기간 동안 관측된 반사도 중 최소값이 에어로솔에 의한 영향 없이 지표반사에 의한 영향만을 포함한다는 가정을 기반으로, 대기산란 효과를 보정하여 지표면 반사도를 산출하는 방법이다. 두 번째 방법은 미리 알고 있는 에어로솔 정보를 고려하여 대기-에어로솔 효과를 보정함으로써 지표면 반사도를 얻는 것으로 본 연구에서 대기 보정법 이라 칭한다. 두 번째 방법을 적용하기 위해서는 정확한 에어로솔 정보가 요구되므로, 에어로솔 광학두께의 오차범위가 0.01 (${\geq}440nm$) 이내인 것으로 알려진 AERONET의 산출물을 이용하였다. 본 연구의 주요 목적은 최소 반사도법을 통하여 산출되는 지표면 반사도가 어느 정도의 정확도를 가지는지를 파악하는데 있어, 대기 보정법을 통하여 산출되는 값을 기준 값으로 두고 비교 분석을 수행하였다. 또한, 대기 중 존재하는 배경광학두께가 최소 반사도법의 정확도에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 서울 지역에서 2012년 봄철 기간(3월 ~ 5월)동안 AERONET 관측지점에서 산출된 결과를 분석 한 결과, 대기 보정법을 통해 산출된 지표면 반사도의 평균이 0.108로 나타났고, 배경광학두께에 대한 고려 없이 최소 반사도법을 통하여 산출된 지표면 반사도는 그에 비해 약 0.012 높은 값을 보였다. 한 편 배경광학두께를 고려하였을 경우 그 차이는 0.010으로 감소하여, 정확도 향상에 기여하였음을 확인하였다.
입체사진측량기법이란 대상면에 대하여 두 장 이상의 스테레오 영상을 취득하고 이 영상을 해석함으로써 대상면에 대한 정보론 추출하는 방법이다. 본 연구에서는 기존의 수작업에 의한 암반절리조사 방법에 대한 대안으로서, 입체사진측량기법을 암반절리조사에 적용하여 절리 정보론 추출하였고 그 결과를 비교, 분석함으로써 암반절리조사에의 적용성을 평가하였다. 검증은 실내 모형 시험을 통한 검증과 실제 암반에 대한 검증을 통하여 수행되었다. 현장 적용시 기선거리비가 해석 결과에 미치는 영향을 평가하기 위한 촬영 및 분석을 수행하였고, 해석 자료의 정확도를 향상시키기 위하여 절리 대상면을 분할 확대 촬영하였다. ShapeMetriX 3D프로그램을 이용한 실내 모형 시험 결과, 3차원 공간 좌표의 실측치를 이용한 결과와 비교하여 경사각 및 경사방향에 대하여 모두 ${\pm}5^{\circ}$ 이내의 편차를 보임을 확인하였다. 또한 영상 취득시 폐색 구간이 발생하지 않도록 촬영한다면, 기선거리비가 해석 결과에 미치는 영향이 크지 않음을 알 수 있었다. 따라서 분할 확대 촬영을 통한 취득 자료의 분석은 효율적인 방법으로 판단된다.
최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.
목적: 서울 A 안경원에 방문한 20대의(남자: 44명, 여자: 62명) 서양인들을 대상으로 비정시의 정도와 굴절이상을 분석하였다. 방법: 타각적, 자각적 시력 검사를 시행하여 굴절이상상태를 연구 조사하였다. 결과: 굴절이상에 따라 분류한 결과 정시는 35안(16.51%), 근시안은 177안(83.49%)이었다. 난시 종류에 따른 분포는 남성의 경우, 단순근시는 26.76%, 근시성 복난시는 60.56%, 근시성 단난시는 12.68%로 조사되었다. 그리고, 여성의 경우 단순근시는 43.40%, 근시성 복난시는 49.06%, 근시성 단난시는 7.55%로 조사되었다. 비정시안에서 등가구면굴절력에 따른 경 도근시는 전체 35.02%이었고, 가장 많은 수의 중도근시는 60.45%이었고, 고도 근시는 4.53%이었다. 난시안 중에서 근시성 직난시는 59.8%, 근시성 도난시는 26.78%, 근시성 사난시는 13.40%로 나타났다. 남성과 여성의 평균 동공 중심간 거리는 63.5${\pm}$2.4 mm와 59.7${\pm}$2.3 mm로 남성이 여성보다 크게 나타났다. 결론: 안경사들이 20대 서양인들의 시력검사 및 렌즈를 처방할 때에도 여러 가지로 도움이 되었으면 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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